stylegan3-editing内で紹介されているStyleCLIPを使った顔写真の編集を試してみました。

stylegan3-editing内で紹介されているInterFaceGANを使った顔写真の編集を試してみました。

はじめに 環境 CUDAのインストール Python環境構築 使い方 補足 はじめに前回はSC-FEGANというのを動かしました。 touch-sp.hatenablog.com 今回はWarpGANというのを動かします。 ２年前に動かしたときの記録がこちらです。 touch-sp.hatenablog.com WarpGAN…

はじめに 実行環境 Python環境構築 実行 補足 はじめに先日PCのGPUをGTX1080からRTX3080に載せ換えました。RTX3000番台のGPUはCUDA 10.xをサポートしていないので古いTensorFlowは動かせないものと思っていました。調べてみるとそうでもないようです。NVIDIA…

はじめに OS環境 Python環境 実行 Pythonスクリプト 結果 はじめにJoJoGANはこちらです。 github.com 以前にも使用させて頂きました。 touch-sp.hatenablog.com 前回はデモを動かす程度でした。 今回は自分で用意した顔写真に対して学習済みモデルを使用して…

はじめに 環境構築 リポジトリのクローン 必要なファイルのダウンロード Pythonスクリプトの実行 結果 補足 2022年8月3日追記 はじめに今回JoJoGANというのを使わせて頂きました。 「ジョジョの奇妙な冒険」のJoJoです。 github.com 以前にTargetCLIPについ…

はじめに 動作環境 方法の概略 Python環境の構築 CMakeのインストール 必要なモジュールのインストール 方法 使用する画像の潜在変数を求める リポジトリのクローンとdlibデータのダウンロード 学習済みモデルのダウンロード 画像の準備 Pythonスクリプトの…

Webカメラからの動画に対して「CartoonGAN」を使用してみます。

はじめに以前「CartoonGAN」というのを使ってみました。 touch-sp.hatenablog.com 今回はそれより新しい「Cartoon-GAN」を使ってみます。 github.com 結果サンプル画像はこちらからダウンロードさせて頂きました。 （Ben ThaiによるPixabayからの画像） 左が…

はじめに 年賀状作成の時期になりました。家族の写真をそのままのせるのはつまらないので何か面白いものはないかと探していたところWarpGANにたどり着きました。 github.com 「Style Transfer with Geometric Deformation」と説明されています。日本語に訳す…

2022年8月31日に記事を更新しました。 スクリプトのダウンロード 学習済みモデルのパラメータをダウンロード 実行 GPUなし GPUあり 結果の表示 補足 動作環境 Windows Ubuntu on WSL2 1 2 2022年1月9日追記 スクリプトのダウンロード新しい変更が加えられた…

「最も人らしい人」（＝「人である確率が最も高い物体」）を抽出する。 コード 動機 WGANの結果 コード import numpy as np from PIL import Image from matplotlib import pyplot as plt from gluoncv import model_zoo, data, utils net = model_zoo.get_m…

はじめに 環境 バージョン データの取得 コードの書き換え オリジナル画像 結果１ 追加実験１ 結果-追加実験１ 追加実験２ 結果-追加実験２ 追加実験３ 結果-追加実験３ はじめに 1年前に書いたのがこちら。 touch-sp.hatenablog.com 精度がでないので今回は…

DCGANではこのようなコードをよく見かける。 ########################### # Update G network ########################### noise = mx.nd.random_normal(0, 1, shape=(batch_size, 100, 1, 1)) with autograd.record(): fake = netG(noise) output = netD(…

環境 Pytorchの導入 コードとモデルのダウンロード 「test.py」の書き換え 実行 結果 警告 2021年10月27日追記：動画バージョン github.com 環境 Pytorchの導入 コードとモデルのダウンロード 「test.py」の書き換え 実行 結果 警告 2021年10月27日追記：動…

github.com 初めに 環境 バージョン確認（pip freeze） コードとモデルのダウンロード 実行 デモ結果 初めに 必ずLicenseを確認しておきましょう。 CC 4.0 Attribution-NonCommercial International The software is for educational and academic research …

はじめに 環境 バージョン確認（pip freeze） データのダウンロード 実行 はじめに github.com 今回はWindowsでhorse2zebraのデモのみ行った。 Linux or macOSが前提と書かれているがWindowsでも動く（ただしデータのダウンロードに少し骨が折れる） あらか…

初めに 環境 データの取得 画像を表示（必ずしも必要でない） モデル（dcgan_model.py） 実行ファイル 結果 初めに こちらのコードを自分なりに書き換えてみる Deep Convolutional Generative Adversarial Networks — The Straight Dope 0.1 documentation …

はじめに 参考にさせて頂いたサイト 環境 モデル（gan_model.py） 実行ファイル 結果 はじめに MNISTデータを学習させて数字を書かせる。 今回は単純に数字の「5」だけを書かせる。 参考にさせて頂いたサイト aidiary.hatenablog.com github.com 環境 Window…

2018年8月22日動作確認 環境 はじめに（注意） Anacondaで仮想環境を作成 MXNetのインストール 「data_download.py」を作成して実行 「Utility.py」の作成 「Model.py」の作成 「Train.py」の作成 実行（学習） 実行（テスト） 環境 Windows10 Pro 64bit NVI…